[發明專利]一種基于導聯深度神經網絡的自動心律失常分析方法

有效

• 申請號: 201810451726.5
• 申請日: 2018-05-12
• 公開（公告）號: CN108720831B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 臧睦君;危義民;劉通;鄒海林;柳嬋娟;周樹森;賈世祥
• 申請（專利權）人: 魯東大學
• 主分類號: A61B5/352
• 分類號: A61B5/352;A61B5/318;G06K9/62
• 代理公司: 長春市東師專利事務所 22202
• 代理人: 張鐵生;劉延軍

本發明公開了一種基于導聯深度神經網絡的自動心律失常分析方法，它包括：三種采樣方式生成多通道心電圖樣本；所得600維心電信號沿第二個維度拼接，原始心電信號為兩導聯時，等效為形成6個600*1維的心電信號樣本，分別輸入多個依次并聯的導聯通道，導聯通道由串聯的卷積層單元組成，輸出端的合并層將每路導聯通道的特征圖沿最后一個維度合并，合并層和LSTM層單元間有attention層；卷積層單元包括使用一維卷積提取一維心電信號特征的卷積層以及依次串聯的一激勵單元操作和一池化層操作；LSTM層單元串聯一個激勵單元為softmax的全連接層；輸出；學習深度神經網絡的參數，對樣本進行自動識別；解決了現有心律失常分析系統尚不足以滿足臨床應用的準確率需求的問題。

技術領域

本發明涉及醫學信號處理技術領域,更確切地說涉及一種基于導聯深度神經網絡的自動心律失常分析方法。

背景技術

近些年，針對心電圖的輔助診斷設備發展迅速，隨著信息領域的科技進步，特別是隨著模式識別技術的進展，心電圖設備的功能不再是僅僅獲取心電信號、打印心電圖，而是向著挖掘心電圖中的有效數據以及自動識別、統計心拍信息方向發展。帶自動識別心拍功能的分析設備能夠為醫生提供更直觀有效的心電圖信息，有效節省診斷時間，提高醫生的診斷效率，是重要的輔助醫療設備之一。

工作在計算器件上的自動心律失常分析系統是此類設備的核心，技術途徑有兩種，一是通過提取表征了心電圖有效信息的特征向量，輸入到分類器算法得到心拍的類別；二是通過深度學習技術自動學習特征并進行識別，得到心拍的類別。

基于深度學習技術的心律失常分析系統可以利用數據紅利，有效提高識別精度，然而目前的心律失常分析系統尚不足以滿足臨床應用的準確率需求。

發明內容

本發明的目的是為解決現有心律失常分析系統尚不足以滿足臨床應用的準確率需求的問題，而提供一種基于導聯深度神經網絡的自動心律失常分析方法。

一種基于導聯深度神經網絡的自動心律失常分析方法，它包括：

1）采用三種采樣方式進行復合采樣，生成多通道心電圖樣本；

a.對每個導聯的心電信號，心拍前后各取100個點再重采樣到固定維度600的向量；

b.對每個導聯的心電信號，心拍前取2個周期的R-R波區間，后取1個周期的R-R波區間，再重采樣到固定維度600的向量；

c.對每個導聯的心電信號，心拍前取2個周期的R-R波區間并重采樣到300維的向量，后取1個周期的R-R波區間并重采樣到300維的向量，最后將前后重采樣的信號拼接形成600維信號；

將上述三種采樣方式所得的600維心電信號沿第二個維度向量拼接，每導聯心電信號由600*1維擴增為600*3維，此時的3為該導聯心電信號的通道數；原始心電信號有2個導聯時，此時的心電信號共有600*6維,以600維的向量為一個通道的心電信號，則等效于將原始每個導聯的心電數據經過所述復合采樣方式形成6個600*1維的心電信號樣本X，作為深度神經網絡模型的輸入Input；

2)搭建深度神經網絡

深度神經網絡包括多個依次并聯的導聯通道，每一個導聯通道由串聯的卷積層單元組成，在每一路導聯通道的輸出端有一個合并層，將每一路導聯通道的特征圖沿最后一個維度合并，即特征圖的深度所在維度。在合并層和LSTM層單元間有attention層作為連接單元;每個所述卷積層單元包括一個卷積層以及該卷積層輸出端依次串聯的一激勵單元操作和一池化層操作；所述卷積層單元使用的是一維卷積，用于提取一維心電信號的特征；

LSTM層單元的輸出串聯一個激勵單元為softmax的全連接層；輸出；

3）學習深度神經網絡的參數；

4）對樣本進行自動識別；